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■王艺睿
智能质检设备走进生产车间，大模型客服系统承接后台工单…… 面对人工智能加速落地，不少劳动者心中都有同一个疑问：人工智能是在帮我们减负，还是端走“饭碗”?
11月3日，在国家发改委“奋进‘十五五’”发布会上，国家发展改革委创新和高技术发展司副司长王若蒙就此作出回应：AI正在催生新的就业赛道，下一步将推动模型训练师、数据标注员等新职业纳入国家职业分类体系，同时强化就业替代风险监测预警。
这一表态，与近日国务院办公厅印发的《关于适应人工智能技术发展助力构建就业友好型发展方式的意见》(以下简称《意见》)一脉相承。文件明确，要抢抓AI机遇，做大新岗位供给，用配套政策缓冲技术迭代的冲击。
《意见》没有一味追求人工智能无边界落地，坚持发展与稳就业并重。我国将加快开发AI新职业，扩大人工智能训练师等岗位需求，深入实施“技能照亮前程”培训行动，鼓励高校毕业生、农民工、失业人员等参加AI就业创业培训。
针对劳动者最焦虑的岗位替代风险，《意见》写得很实：稳慎把握AI在劳动密集型行业应用的范围、力度、节奏，尽可能减少对从业人员的冲击;鼓励企业探索建立“失业缓冲期”制度，在大规模推广应用AI过程中提前告知受影响劳动者、提供转型转岗就业支持。相关安排以引导鼓励为主，不搞一刀切强制要求，核心是放缓技术替代节奏，推动平稳转型，而非先失业、再补救。
政策同时明确导向：人工智能优先投向劳动力紧缺、作业环境高危的岗位，让技术更多承担人不愿干、不好干、风险高的工作。
人工智能带动的新就业形态，早已在县域扎根生长。国家数据局数据显示，截至2026年6月底，成都、沈阳、合肥等7个数据标注先行先试城市，从业人员14万人，标注规模超119拍字节（PB）。
贵州铜仁是县域AI就业的典型样本。据《人民日报》2026年6月报道，当地集聚12家数据标注企业，带动1200余人就业，从业者多是易地搬迁群众和返乡农民工。
小杨就是其中一员。早些年，她在外省电子厂流水线打工，日复一日重复单一的工序，几乎没有自主调整的空间。回乡搬迁到安置点之后，她在家门口的数据标注中心找到了工作，主要为自动驾驶模型处理训练数据，在画面中标注出行人、车辆、交通信号灯，并反复校验标注质量。“流水线只要按流程做就行，但这份工作不一样，一旦标注错了，会直接影响车辆识别安全。”小杨坦言，这份工作更考验细心和判断力，和过去流水线的工作有着本质区别。
赛道内部也在持续洗牌。据新华日报·交汇点2026年9月报道，江苏现有132家数据标注企业、近1.9万名从业者，产业规模超33亿元。一线从业者和行业观察者普遍感受到：单纯依靠鼠标点选、框图的基础标注岗位正在收缩，市场需求慢慢转向数据审核、标注质检、场景规则梳理这类门槛更高的工作。
不少人对AI的固有印象，是整条生产线全部由机器接管。长三角一家制造企业的十年操作工张师傅，亲身经历了另一种可能性：人机协作。去年车间引入一套智能质检系统，机器可以快速筛查大批量产品瑕疵。这一度让班组里不少老工人心里发慌，担心自己会被系统替代。按照企业安排，张师傅报名参加运维培训，没有离开车间，而是转岗负责设备调试、异常样本复核。机器负责快速初筛，把明显有问题的产品挑出来；那些画面模糊、边界模糊、机器难以判定的疑难样本，最终交给有多年一线经验的工人复核。
这正是政策倡导的方向：不是简单的“机器换人”，而是重新分工。高强度、高风险、标准化的重复劳动交给人工智能，人的经验、判断力、临场处置能力，成为不可替代的一环。
“岗位缩减”与“岗位升级”往往同步发生。转型门槛客观存在：年纪偏大、基础薄弱的劳动者跟上迭代并不轻松，企业投入的转岗资源差距不小。政策打通了转型通道，但能否顺利实现转岗升级，既取决于劳动者自身技能更新，也离不开企业配套保障落地。
围绕人工智能应用可能受冲击的劳动者，《意见》搭起培训、社保、预警、帮扶体系。
技能培训方面，AI专项培训向高校毕业生、农民工、失业人员等重点群体倾斜；保障上，鼓励灵活就业、新就业形态人员参加城镇职工基本养老保险，扩大新就业形态人员职业伤害保障试点；风险防控方面，岗位变动纳入规模性失业风险防范化解机制，跨部门数据共享提前预警；就业帮扶方面，可享职业指导、技能培训、岗位推荐、创业支持，符合条件还能领失业保险待遇。
从引导企业建立转型缓冲机制，到推动新职业纳入国家职业分类目录，再到县域 AI 就业基地加快布局，整套政策逻辑清晰：把就业保障前置到技术推广全过程，在产业升级中守住就业基本盘。
AI不会把劳动者一刀切挤出就业市场，它改变的是岗位结构：低门槛、重复性岗位逐步减少，侧重思考、判断、复杂处置能力的新岗位不断涌现。
政策搭建的就业防护网，不会自动发挥作用。落地见效，需要地方细化配套举措，需要企业落实提前告知、转岗培训主体责任，更需要劳动者主动把握培训机会、持续更新技能。与其在焦虑中观望，不如主动迈出技能升级的脚步，适应人机协同的新就业格局。
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